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Larry Ellisons KI-Wette: Warum Oracle Rechenleistung baut
Vom Datenbankanbieter zum Betreiber riesiger KI-Rechenzentren: Wie Larry Ellison Oracle neu ausrichtet, was Musk tatsächlich über ihn sagte und warum Rechenleistung zur entscheidenden wirtschaftlichen Ressource werden könnte.
Larry Ellisons KI-Wette: Warum Oracle Rechenleistung baut
Vom Datenbankanbieter zum Betreiber riesiger KI-Rechenzentren: Wie Larry Ellison Oracle neu ausrichtet, was Musk tatsächlich über ihn sagte und warum Rechenleistung zur entscheidenden wirtschaftlichen Ressource werden könnte.
Larry Ellison baut mit Oracle die Infrastruktur für eine Zukunft, in der Software immer mehr Arbeit übernimmt. Dafür reicht kein guter Programmcode. Es braucht Chips, Strom, Kühlung und Gebäude – und sehr viel Kapital, bevor daraus ein verlässliches Geschäft wird.
Am 10. September 2026 lieferte Oracle neue Zahlen zu dieser Wette. Um sie zu verstehen, lohnt sich der Blick zurück: Wie wurde aus einer Datenbankfirma ein wichtiger Lieferant von KI-Rechenleistung?
Was Elon Musk tatsächlich über Ellison sagte
Im Podcast „Verdict with Ted Cruz“ vom 17. März 2025 wurde Musk nach besonders intelligenten Menschen und bewunderten Firmenchefs gefragt. Er antwortete: „I will say Larry Ellison is one of the smartest people.“ Also: einer der intelligentesten Menschen. Er nannte auch Larry Page und Jeff Bezos. Sein Maßstab waren schwierige, bedeutende Leistungen. Business Insider dokumentiert Wortlaut und Kontext.
Das ist persönliche Anerkennung, keine objektive Rangliste. Warum Ellisons Arbeit bemerkenswert ist, lässt sich konkreter an Oracles Entwicklung erklären.
1977 bis 2018: Erst die Daten, dann die ganze Umgebung
1977 gründeten Larry Ellison, Bob Miner und Ed Oates die Firma, aus der Oracle entstand. Ihr Geschäft wuchs rund um Datenbanken: Unternehmen mussten Informationen zuverlässig speichern, wiederfinden und verarbeiten. Oracle saß damit an einer zentralen Stelle der Unternehmenssoftware.
Später wurde das Angebot breiter. Die Übernahme von PeopleSoft 2005 stärkte das Geschäft mit Unternehmensanwendungen. Mit Sun Microsystems kamen 2010 Hardware und Java hinzu. 2011 folgten Fusion Cloud Applications; 2018 stellte Oracle seine zweite Cloud-Generation vor. Die Stationen sind in Oracles Unternehmenschronik dokumentiert.
Die strategische Linie dahinter: Oracle wollte immer größere Teile der technischen Umgebung bereitstellen, in der Unternehmen arbeiten. Bei KI wird dieser Ansatz erneut interessant. Wer Modelle produktiv nutzt, braucht neben Rechenleistung auch Zugang zu Daten und einen zuverlässigen Betrieb.
2024: OpenAI braucht zusätzliche Kapazität
Am 11. Juni 2024 kündigten Oracle, Microsoft und OpenAI an, die Azure-KI-Plattform um Oracle Cloud Infrastructure, kurz OCI, zu erweitern. OpenAI sollte dadurch zusätzliche Rechenkapazität erhalten. Schon diese Zusammenarbeit zeigte: Ein wichtiger KI-Anbieter benötigte Infrastruktur über seinen bisherigen Partner hinaus. Oracle: Partnerschaft mit Microsoft und OpenAI.
Oracles technisches Angebot besteht dabei aus mehr als einzeln vermieteten Chips. Große KI-Modelle werden über viele Rechenprozessoren verteilt. Diese müssen Daten schnell austauschen können. Oracle beschreibt dafür GPU-Cluster mit besonders schnellen Verbindungen und passendem Speicher. Ein Haufen leistungsfähiger Chips ist noch kein leistungsfähiges Gesamtsystem. Entscheidend ist, wie gut die Teile zusammenarbeiten.
Das erklärt Oracles mögliche Rolle: Der Kunde entwickelt und betreibt seine KI, Oracle stellt die dafür benötigte Rechenumgebung bereit. Wie viel Oracle daran verdient, hängt von den jeweiligen Verträgen und Betriebskosten ab – nicht automatisch vom Preis jeder einzelnen ChatGPT-Antwort.
2025: Stargate macht die Größenordnung sichtbar
Am 21. Januar 2025 kündigten OpenAI und SoftBank Stargate an: Über vier Jahre sollten bis zu 500 Milliarden US-Dollar in KI-Infrastruktur in den USA fließen. Oracle gehörte zu den ursprünglichen Kapitalgebern und Technologiepartnern. Das war ein Investitionsvorhaben mehrerer Beteiligter, keine bereits ausgegebene Summe und kein alleiniger Oracle-Auftrag. Stargate-Ankündigung.
Am 22. Juli folgte ein konkreterer Schritt: Oracle und OpenAI vereinbarten die Entwicklung weiterer 4,5 Gigawatt Rechenzentrumskapazität. Zusammen mit Abilene in Texas sprach OpenAI von mehr als fünf Gigawatt in Entwicklung. Teile des Standorts Abilene liefen bereits; erste Trainings- und Anwendungsaufgaben wurden dort ausgeführt. OpenAI: Ausbau mit Oracle.
Gigawatt bezeichnet hier eine elektrische Leistungsgröße, keine Zahl von Antworten oder fertigen KI-Modellen. Dass solche Projekte in Kraftwerksgrößen beschrieben werden, zeigt aber die Verschiebung: Die digitale Entwicklung braucht eine enorme physische Grundlage.
Warum Rechenleistung auch nach dem Training gebraucht wird
„AI Compute“ bedeutet zunächst schlicht: Rechenleistung für KI. Dabei entstehen unterschiedliche Arten von Arbeit.
Training baut die Fähigkeiten eines Modells auf. Nachtraining verbessert oder spezialisiert sie. Inferenz ist die laufende Nutzung: Eine Anfrage wird verarbeitet, eine Antwort erzeugt, ein Bild analysiert oder ein Arbeitsschritt vorbereitet.
Gerade die Nutzung kann aufwendiger werden. Bei komplexen Aufgaben lassen sich zusätzliche Rechenschritte einsetzen, um Lösungswege zu prüfen. NVIDIA beschreibt das als „Test-Time Scaling“. Mehr Aufwand kann die Qualität verbessern, ist aber kein unbegrenztes Naturgesetz. NVIDIA verkauft selbst die dafür benötigte Hardware; seine Wachstumserwartungen sind entsprechend einzuordnen. NVIDIA erklärt die drei Formen der Skalierung.
Unsere Schlussfolgerung: Wenn KI zunehmend ganze Aufgaben bearbeitet, entstehen aus einer Nutzeranfrage möglicherweise viele Modellaufrufe. Ein Programmierauftrag umfasst dann etwa Planung, Code, Tests und Korrekturen. Der wirtschaftliche Bedarf hängt deshalb sowohl von der Zahl der Nutzer als auch vom Aufwand pro erledigter Aufgabe ab.
Effizientere Modelle wirken in die Gegenrichtung: Sie können dieselbe Arbeit billiger erledigen. Ob der gesamte Bedarf trotzdem steigt, entscheidet sich daran, wie stark die Nutzung wächst. Mehr KI-Nutzen bedeutet nicht automatisch mehr Umsatz für jeden Rechenzentrumsbetreiber.
September 2026: Aus Ausbauplänen wird messbarer Betrieb
Für das am 31. August beendete erste Quartal des Geschäftsjahres 2027 meldete Oracle am 10. September:
19,3 Milliarden US-Dollar Gesamtumsatz, 30 Prozent mehr als im Vorjahr.
7,4 Milliarden US-Dollar Cloud-Infrastrukturumsatz, ein Plus von 121 Prozent.
850 Megawatt zusätzlich bereitgestellte Rechenzentrumskapazität und mehr als 300.000 ausgelieferte GPUs seit Ende des Vorquartals.
664 Milliarden US-Dollar verbleibende vertragliche Leistungsverpflichtungen, bei Oracle als RPO ausgewiesen.
Für das gesamte Geschäftsjahr erwartet das Unternehmen mindestens 90 Milliarden US-Dollar Umsatz. Das ist eine Prognose. Die Quartalswerte und der Kapazitätsausbau sind dagegen berichtete Ergebnisse. Oracle: Originalmeldung vom 10. September 2026.
Der entscheidende Fortschritt ist damit überprüfbar: Oracle liefert zusätzliche Kapazität aus, und der Infrastrukturumsatz wächst stark. Ob die Investitionen über ihre gesamte Nutzungsdauer genügend Geld verdienen, beantworten diese Zahlen noch nicht.
CapEx: Warum diese Wette so teuer ist
CapEx steht für Investitionen in länger nutzbare Anlagen – hier vor allem die technische Infrastruktur der Rechenzentren. Business Insider berichtet für das Quartal von 28,5 Milliarden US-Dollar und für das Geschäftsjahr von einem unveränderten Plan über 90 bis 95 Milliarden US-Dollar. Bericht zu Oracles Investitionsplan.
Das verändert die Ökonomie des Unternehmens. Zusätzliche Softwarelizenzen lassen sich mit vergleichsweise wenig zusätzlicher Hardware beim Anbieter verkaufen. Ein Rechenzentrum braucht dagegen reale Anlagen, laufend Energie, Wartung und später Ersatz. Gute Auslastung hilft, diese Kosten zu verteilen. Leerstand und sinkende Mietpreise können die Rechnung schnell verschlechtern.
Auch die Baustelle ist Teil des Risikos. Die Internationale Energieagentur warnte in ihrem Bericht von 2025, dass Netzengpässe etwa ein Fünftel der geplanten Rechenzentrumsprojekte verzögern könnten, wenn diese Risiken nicht behoben werden. IEA: Energy and AI.
Unsere Schlussfolgerung: Wer rechtzeitig einen geeigneten Standort, Strom und betriebsbereite Technik zusammenbringt, kann einen wertvollen Vorsprung haben. Derselbe Vorlauf macht Fehlentscheidungen teuer. Die Frage, wer die Ausgaben vorfinanziert, behandeln wir im ersten Finanzbeitrag.
Was Ellisons Wette spannend macht
Oracle muss nicht das beliebteste KI-Modell der Welt entwickeln, um an dessen Nutzung zu verdienen. Das Unternehmen kann die Infrastruktur liefern, auf der andere ihre Produkte aufbauen. Darin liegt die Attraktivität des Ansatzes.
Es ist aber kein risikoloses Geschäft mit Schaufeln im Goldrausch. Betreiber binden viel Kapital, konkurrieren um Kunden und tragen technische sowie finanzielle Risiken. Auch ein richtiger Blick auf die Zukunft kann mit zu hohen Baukosten oder zu niedrigen Preisen ein schlechtes Geschäft ergeben.
Am 11. September 2026 steht Oracle an einem interessanten Punkt: Die Nachfrage zeigt sich bereits im Umsatz. Jetzt muss der Ausbau zeigen, dass daraus dauerhaft rentable Rechenleistung wird. Ellisons nächste große Leistung wäre, beides zusammenzubringen – industrielle Größenordnung und wirtschaftliche Tragfähigkeit.
Oracle entwickelt sich vom Datenbankanbieter zu einem wichtigen Betreiber von KI-Infrastruktur.
Die neuen Quartalszahlen zeigen 121 Prozent Wachstum im Infrastrukturgeschäft. Der Ausbau wird im laufenden Betrieb sichtbar.
KI braucht Rechenleistung auch bei jeder Nutzung, nicht nur beim Training.
Betriebsbereite Chips, Strom und schnelle Verbindungen müssen zusammenkommen.
Langfristig zählen Auslastung und Ertrag nach Energie-, Finanzierungs- und Ersatzkosten.
Kann Oracle aus dem schnellen Kapazitätsausbau dauerhaft rentabel vermietete Rechenleistung machen?
Larry Ellison baut mit Oracle die Infrastruktur für eine Zukunft, in der Software immer mehr Arbeit übernimmt. Dafür reicht kein guter Programmcode. Es braucht Chips, Strom, Kühlung und Gebäude – und sehr viel Kapital, bevor daraus ein verlässliches Geschäft wird.
Am 10. September 2026 lieferte Oracle neue Zahlen zu dieser Wette. Um sie zu verstehen, lohnt sich der Blick zurück: Wie wurde aus einer Datenbankfirma ein wichtiger Lieferant von KI-Rechenleistung?
Was Elon Musk tatsächlich über Ellison sagte
Im Podcast „Verdict with Ted Cruz“ vom 17. März 2025 wurde Musk nach besonders intelligenten Menschen und bewunderten Firmenchefs gefragt. Er antwortete: „I will say Larry Ellison is one of the smartest people.“ Also: einer der intelligentesten Menschen. Er nannte auch Larry Page und Jeff Bezos. Sein Maßstab waren schwierige, bedeutende Leistungen. Business Insider dokumentiert Wortlaut und Kontext.
Das ist persönliche Anerkennung, keine objektive Rangliste. Warum Ellisons Arbeit bemerkenswert ist, lässt sich konkreter an Oracles Entwicklung erklären.
1977 bis 2018: Erst die Daten, dann die ganze Umgebung
1977 gründeten Larry Ellison, Bob Miner und Ed Oates die Firma, aus der Oracle entstand. Ihr Geschäft wuchs rund um Datenbanken: Unternehmen mussten Informationen zuverlässig speichern, wiederfinden und verarbeiten. Oracle saß damit an einer zentralen Stelle der Unternehmenssoftware.
Später wurde das Angebot breiter. Die Übernahme von PeopleSoft 2005 stärkte das Geschäft mit Unternehmensanwendungen. Mit Sun Microsystems kamen 2010 Hardware und Java hinzu. 2011 folgten Fusion Cloud Applications; 2018 stellte Oracle seine zweite Cloud-Generation vor. Die Stationen sind in Oracles Unternehmenschronik dokumentiert.
Die strategische Linie dahinter: Oracle wollte immer größere Teile der technischen Umgebung bereitstellen, in der Unternehmen arbeiten. Bei KI wird dieser Ansatz erneut interessant. Wer Modelle produktiv nutzt, braucht neben Rechenleistung auch Zugang zu Daten und einen zuverlässigen Betrieb.
2024: OpenAI braucht zusätzliche Kapazität
Am 11. Juni 2024 kündigten Oracle, Microsoft und OpenAI an, die Azure-KI-Plattform um Oracle Cloud Infrastructure, kurz OCI, zu erweitern. OpenAI sollte dadurch zusätzliche Rechenkapazität erhalten. Schon diese Zusammenarbeit zeigte: Ein wichtiger KI-Anbieter benötigte Infrastruktur über seinen bisherigen Partner hinaus. Oracle: Partnerschaft mit Microsoft und OpenAI.
Oracles technisches Angebot besteht dabei aus mehr als einzeln vermieteten Chips. Große KI-Modelle werden über viele Rechenprozessoren verteilt. Diese müssen Daten schnell austauschen können. Oracle beschreibt dafür GPU-Cluster mit besonders schnellen Verbindungen und passendem Speicher. Ein Haufen leistungsfähiger Chips ist noch kein leistungsfähiges Gesamtsystem. Entscheidend ist, wie gut die Teile zusammenarbeiten.
Das erklärt Oracles mögliche Rolle: Der Kunde entwickelt und betreibt seine KI, Oracle stellt die dafür benötigte Rechenumgebung bereit. Wie viel Oracle daran verdient, hängt von den jeweiligen Verträgen und Betriebskosten ab – nicht automatisch vom Preis jeder einzelnen ChatGPT-Antwort.
2025: Stargate macht die Größenordnung sichtbar
Am 21. Januar 2025 kündigten OpenAI und SoftBank Stargate an: Über vier Jahre sollten bis zu 500 Milliarden US-Dollar in KI-Infrastruktur in den USA fließen. Oracle gehörte zu den ursprünglichen Kapitalgebern und Technologiepartnern. Das war ein Investitionsvorhaben mehrerer Beteiligter, keine bereits ausgegebene Summe und kein alleiniger Oracle-Auftrag. Stargate-Ankündigung.
Am 22. Juli folgte ein konkreterer Schritt: Oracle und OpenAI vereinbarten die Entwicklung weiterer 4,5 Gigawatt Rechenzentrumskapazität. Zusammen mit Abilene in Texas sprach OpenAI von mehr als fünf Gigawatt in Entwicklung. Teile des Standorts Abilene liefen bereits; erste Trainings- und Anwendungsaufgaben wurden dort ausgeführt. OpenAI: Ausbau mit Oracle.
Gigawatt bezeichnet hier eine elektrische Leistungsgröße, keine Zahl von Antworten oder fertigen KI-Modellen. Dass solche Projekte in Kraftwerksgrößen beschrieben werden, zeigt aber die Verschiebung: Die digitale Entwicklung braucht eine enorme physische Grundlage.
Warum Rechenleistung auch nach dem Training gebraucht wird
„AI Compute“ bedeutet zunächst schlicht: Rechenleistung für KI. Dabei entstehen unterschiedliche Arten von Arbeit.
Training baut die Fähigkeiten eines Modells auf. Nachtraining verbessert oder spezialisiert sie. Inferenz ist die laufende Nutzung: Eine Anfrage wird verarbeitet, eine Antwort erzeugt, ein Bild analysiert oder ein Arbeitsschritt vorbereitet.
Gerade die Nutzung kann aufwendiger werden. Bei komplexen Aufgaben lassen sich zusätzliche Rechenschritte einsetzen, um Lösungswege zu prüfen. NVIDIA beschreibt das als „Test-Time Scaling“. Mehr Aufwand kann die Qualität verbessern, ist aber kein unbegrenztes Naturgesetz. NVIDIA verkauft selbst die dafür benötigte Hardware; seine Wachstumserwartungen sind entsprechend einzuordnen. NVIDIA erklärt die drei Formen der Skalierung.
Unsere Schlussfolgerung: Wenn KI zunehmend ganze Aufgaben bearbeitet, entstehen aus einer Nutzeranfrage möglicherweise viele Modellaufrufe. Ein Programmierauftrag umfasst dann etwa Planung, Code, Tests und Korrekturen. Der wirtschaftliche Bedarf hängt deshalb sowohl von der Zahl der Nutzer als auch vom Aufwand pro erledigter Aufgabe ab.
Effizientere Modelle wirken in die Gegenrichtung: Sie können dieselbe Arbeit billiger erledigen. Ob der gesamte Bedarf trotzdem steigt, entscheidet sich daran, wie stark die Nutzung wächst. Mehr KI-Nutzen bedeutet nicht automatisch mehr Umsatz für jeden Rechenzentrumsbetreiber.
September 2026: Aus Ausbauplänen wird messbarer Betrieb
Für das am 31. August beendete erste Quartal des Geschäftsjahres 2027 meldete Oracle am 10. September:
19,3 Milliarden US-Dollar Gesamtumsatz, 30 Prozent mehr als im Vorjahr.
7,4 Milliarden US-Dollar Cloud-Infrastrukturumsatz, ein Plus von 121 Prozent.
850 Megawatt zusätzlich bereitgestellte Rechenzentrumskapazität und mehr als 300.000 ausgelieferte GPUs seit Ende des Vorquartals.
664 Milliarden US-Dollar verbleibende vertragliche Leistungsverpflichtungen, bei Oracle als RPO ausgewiesen.
Für das gesamte Geschäftsjahr erwartet das Unternehmen mindestens 90 Milliarden US-Dollar Umsatz. Das ist eine Prognose. Die Quartalswerte und der Kapazitätsausbau sind dagegen berichtete Ergebnisse. Oracle: Originalmeldung vom 10. September 2026.
Der entscheidende Fortschritt ist damit überprüfbar: Oracle liefert zusätzliche Kapazität aus, und der Infrastrukturumsatz wächst stark. Ob die Investitionen über ihre gesamte Nutzungsdauer genügend Geld verdienen, beantworten diese Zahlen noch nicht.
CapEx: Warum diese Wette so teuer ist
CapEx steht für Investitionen in länger nutzbare Anlagen – hier vor allem die technische Infrastruktur der Rechenzentren. Business Insider berichtet für das Quartal von 28,5 Milliarden US-Dollar und für das Geschäftsjahr von einem unveränderten Plan über 90 bis 95 Milliarden US-Dollar. Bericht zu Oracles Investitionsplan.
Das verändert die Ökonomie des Unternehmens. Zusätzliche Softwarelizenzen lassen sich mit vergleichsweise wenig zusätzlicher Hardware beim Anbieter verkaufen. Ein Rechenzentrum braucht dagegen reale Anlagen, laufend Energie, Wartung und später Ersatz. Gute Auslastung hilft, diese Kosten zu verteilen. Leerstand und sinkende Mietpreise können die Rechnung schnell verschlechtern.
Auch die Baustelle ist Teil des Risikos. Die Internationale Energieagentur warnte in ihrem Bericht von 2025, dass Netzengpässe etwa ein Fünftel der geplanten Rechenzentrumsprojekte verzögern könnten, wenn diese Risiken nicht behoben werden. IEA: Energy and AI.
Unsere Schlussfolgerung: Wer rechtzeitig einen geeigneten Standort, Strom und betriebsbereite Technik zusammenbringt, kann einen wertvollen Vorsprung haben. Derselbe Vorlauf macht Fehlentscheidungen teuer. Die Frage, wer die Ausgaben vorfinanziert, behandeln wir im ersten Finanzbeitrag.
Was Ellisons Wette spannend macht
Oracle muss nicht das beliebteste KI-Modell der Welt entwickeln, um an dessen Nutzung zu verdienen. Das Unternehmen kann die Infrastruktur liefern, auf der andere ihre Produkte aufbauen. Darin liegt die Attraktivität des Ansatzes.
Es ist aber kein risikoloses Geschäft mit Schaufeln im Goldrausch. Betreiber binden viel Kapital, konkurrieren um Kunden und tragen technische sowie finanzielle Risiken. Auch ein richtiger Blick auf die Zukunft kann mit zu hohen Baukosten oder zu niedrigen Preisen ein schlechtes Geschäft ergeben.
Am 11. September 2026 steht Oracle an einem interessanten Punkt: Die Nachfrage zeigt sich bereits im Umsatz. Jetzt muss der Ausbau zeigen, dass daraus dauerhaft rentable Rechenleistung wird. Ellisons nächste große Leistung wäre, beides zusammenzubringen – industrielle Größenordnung und wirtschaftliche Tragfähigkeit.
Quellen
Business Insider, 18. März 2025: Musks Aussage über Ellison, Page und Bezos
Oracle, 11. Juni 2024: OpenAI erweitert seine Kapazität über OCI
NVIDIA, 12. Februar 2025: Training, Nachtraining und Rechenaufwand bei der Nutzung
Oracle, 10. September 2026: Ergebnisse des ersten Quartals im Geschäftsjahr 2027
Business Insider, 10. September 2026: Investitionsplan und Cloud-Wachstum
Stand: 11. September 2026. Unternehmensangaben und Prognosen sind als solche gekennzeichnet; strategische Schlussfolgerungen sind redaktionelle Analyse. Dollarbeträge sind US-Dollar. Der Artikel enthält keine Kauf- oder Verkaufsempfehlung.
Transparenz: Konzept, Auswahlkriterien und inhaltliche Vorgaben stammen von Christian Hohlfeld. Recherche und Formulierung wurden nach diesen Vorgaben mit KI-Werkzeugen unterstützt. Redaktionell geprüft und verantwortlich: Christian Hohlfeld.